人工知能学会全国大会論文集
第26回全国大会(2012)
セッションID: 3B1-R-2-9
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オンライン転移学習における能動学習法
*成田 敦博佐藤 一誠中川 裕志
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抄録

能動学習とは、教師データの作成コストが大きい場合に一部のデータだけに選択的にラベルを付ける方法で、学習に必要なデータを減らすことができる。教師データが少ない場合に有効な手法として他に転移学習が挙げられ、データの豊富な他のタスクの情報も利用して学習を行う枠組みである。本研究では、オンラインな転移学習に能動学習の考え方をとりいれる方法を提案し、これによって少ない教師データで良い学習が行えることを示す。

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© 2012 一般社団法人 人工知能学会
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